Pareto分布最初作为一种收入分布被引入,之后很多学者做了进一步的研究.由于其具有厚尾的特点,且具有形状和尺度参数,近年在各类领域得到广泛应用,如极值分析、生存分析、可靠性研究及金融风险管理等.经典Pareto分布拓展而得的Pareto II型分布在研究中具有很多良好的性质,故而在很多领域被广泛讨论.在经典的统计推断中,通常假设数据来自单一分布的总体,但实际中,数据的产生复杂多变,并不都是服从某一分布.有限混合分布的提出,提供了一个基于数学的方法,为一类不能有效解释的随机现象建立统计模型.实践证明,有限混合模型是一种强大且灵活的统计建模方法,并可应用于很多领域.有限混合模型在探究隐藏的异质性时也有良好效果.混合分布的大量工作着重于参数估计.近年许多工作针对数学期望建模,忽略了方差的变化.但数据多样化使得数据需要更深入的解读.因此,对有限混合模型的方差异质性研究具有一定的理论意义和实用价值.本论文在现有数据结构下,深入研究了一种有限混合模型.运用协变量对其期望和方差进行了建模,随后使用不同的分析方法对模型的参数进行了估计,最后结合实例对其体现的性质进行了分析.具体地讲,论文的研究有以下几个方面:首先,提出正态-Pareto混合分布,进而引入协变量对混合分布的数学期望和方差联合建立模型.在对其相关基本性质的研究中,发现此种模型具有很多优点,同时此混合分布具有特殊的危险率函数形状.为了便于后续研究,引入了隐变量辅助分析.其次,运用Bayes理论及改进的MCMC算法,结合参数的先验分布以及待估变量的似然函数,共同构造工作变量,进而得到正态分布的提案分布.此方法便于抽样且充分利用了数据信息.数据模拟的结果验证了估计的准确性.最后,本文着重分析了协变量体现的数据性质,并将其运用到实际数据的分析中.分析结果在生物学上得到了很好的印证.同时,与方差相关的参数估计值帮助聚焦和解释了出现在生物学中的现象,为进一步探究生物问题提供了帮助.实证分析的结果也与其他已有模型的结果进行了对比,本文建立的模型体现了一定的优势.